dsh-auto-memory

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dsh-auto-memory






[English](README.md) | [中文](README.zh.md)

### 你的 dsh 智能体把你说过的每件事都忘掉。每一次。每一个会话。

一条命令修复。 把 Claude Code 式持久记忆带给

DeepSeek Harness——原生实现,

零服务器、零 embedding、零配置。

dsh plugin --profile demo add dsh-auto-memory

今天对它说 "记住:我是准备面试的 Python 后端工程师"——

明天开一个全新会话,问 "你对我有什么了解?",它记得。

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亮点

1.x——可信记忆 + 端到端实测:固化产物出生即 candidate 并附逐字证据

摘录;verified 只能由你授予;有争议的记忆永不重新注入;所有写入路径

在存储单点过注入模式守卫。而且测了:四层评测(确定性/召回/固化/端到端)+

LongMemEval-S 对齐跑——包括一个如实公布的非目标场景分数。

完整历史:[CHANGELOG.md](CHANGELOG.md) ·

Releases

Claude Code 有的东西,dsh 一直没有。现在有了。

DeepSeek Harness 是当下 GitHub 最火的开源智能体框架——模型、工具、沙箱,万物皆插件。

但它根本没有记忆子系统。官方的答案是三份默认关闭的 MCP 外挂配置,而且官方文档

自己承认局限:不自动注入、无遗忘策略、只做子串搜索。你的智能体是设计层面的失忆症。

dsh-auto-memory 用原生实现补上这个缺口:

· MCP 外挂方案 · dsh-auto-memory

记忆自动注入每一次系统提示词 · ✗ · ✓(无记忆时零 token 占用)

类型化记忆:user / feedback / project / reference · ✗ · ✓

工作区 + 用户双层作用域——跨项目不串扰 · ✗ · ✓

崩溃与并发安全(跨进程锁、孤儿锁自愈) · — · ✓

需要外部服务 / 数据库 / embedding · ✓✓✓ · 全都不用——纯 Markdown 文件

记忆是 $DSH_HOME/memory/ 下的普通文件——可手改、可 grep、对 git 友好,完全属于你。

可信,不只是持久(1.0.0)

模型固化出的记忆可能"自信地错"——而错记忆每个会话都会被重新注入。所以记忆带可信状态:固化产物出生即 candidate(附转写逐字证据摘录,伪造引用会被对照转写拦下),verified 只能由你在面板授予,disputed / superseded 永不注入。所有写入路径在存储单点过注入模式守卫;内容变化自动降级信任并使旧证据失效。🩺 体检面板汇总待验证/僵尸/矛盾嫌疑供复核。同样的扁平文件、同样的零服务——现在连"要不要信它"都有审计轨迹。

一分钟感受它

node scripts/demo.mjs   # 不要 API key、不开浏览器:看 写入 → 索引 → 注入 → 召回 → 遗忘

或者在真实对话里:告诉智能体值得记住的事。模型调用

memory_write / memory_read / memory_list / memory_search /

memory_delete,遵循 Claude Code 的写入纪律:查重更新而非堆积、

只用绝对日期、[[name]] 交叉链接、feedback 记忆附 Why: /

How to apply: 行。

记忆面板

整套记忆系统在 dsh Web UI 里只有一个入口:用户级/项目级分组、每条记忆的

读取次数与可信徽章、置顶/停用/编辑/删除、注入统计(逐记忆+按项目+预算截断

榜)、体检面板,以及 Claude Code 导入导出桥。

从 Claude Code 导入,也能撤销

面板里的 📥 从 Claude Code 导入 按钮只读扫描 ~/.claude/projects/*/memory,

按源项目分组列出每条记忆。勾选后应用:字段一一映射(同款四类型、H1 → 标题、

ISO modified → 时间戳),同名记忆跳过、绝不覆盖。

导入的记忆在 frontmatter 里带一个 origin 块(kind / slug / file /

imported / hash),所以勾选框是可逆的:取消勾选一条已导入的记忆并应用,

它就从本插件删除——Claude Code 里的源记忆原样保留,随时可以再导。导入后被

编辑过的记忆,内容指纹对不上,会标成已修改并保留,绝不会被静默丢掉。

旧版本(0.8.0/0.9.x)导入、没有 origin 标记的记忆按内容完全一致识别为

旧版导入,同样可以取消勾选撤销。

甚至不用自己盯着:宿主每 5 分钟扫描一次 Claude 记忆目录,只要有可同步的

记忆,列表上方就会出现提示条。

导出到 AGENTS.md——桥是双向的

面板一键把信任态记忆(verified/未设置——candidate 和有争议的绝不外流)

渲染成 AGENTS.md 片段并复制到剪贴板。粘进任何遵循 AGENTS.md 惯例的

工具——Claude Code、Codex、Cursor——这个插件学到的东西就跟着你走。

同样的扁平文件,两个方向。

模型实际看到什么

每个请求,一个系统提示词段(order 4000)携带索引——每步重新求值、字节预算控制、

存储为空时整段消失:

# Persistent memory index
## Project memories
- [压测过 PostgreSQL](id-generator-benchmark.md) — psycopg2 连接池有踩坑经验 (2026-09)
- [用户是 Python 后端工程师](user-prefers-python.md) — 正在准备面试; 偏好中文交流

中文标题、YAML frontmatter、一条记忆一个文件——完整的 Claude Code MEMORY.md

模型,在 dsh 的提示词组装管线上原生重建。

首发之前就被锤炼过

这个插件在 v0.1.0 发布前经受了一次 12 个智能体的对抗性代码审查

(68 万 token 的源码级拷问)。五个生产级陷阱被抓出并修复——全部带回归测试——

其中两个若上线就是事故:

• NTFS 静默毁数据:名为 memory 的记忆会在大小写不敏感文件系统上撞上

MEMORY.md——写入报告成功,实际销毁记录。保留字守卫拦截。

• 毒提示炸弹:任何记忆里三个字面 {{{ }}} 花括号,就能炸掉工作区的

每一个模型请求——且模型无法自救。收敛式消毒器中和。

还有:孤儿锁自愈(Ctrl+C 砸不坏你的记忆库)、symlink 读取防护、坏文件容错、

稳定的索引排序(保住 KV 前缀缓存)、严格不写自定义会话事件(那会让 dsh 会话

拒绝 resume)。

用数字说话,不止口头宣称

确定性评测层([evals/](evals/README.md))随 CI 运行——无 LLM、结果完全可复现:

• 注入成本是一条平线——真实渲染路径实测(典型 ~40 字中文摘要,默认 4 KB 预算):

记忆条数 · 0 · 10 · 20 · 50 · 100 · 200

注入段 · 0 B · 2.3 KB (~564 tok) · 3.2 KB (~801 tok) · 4.0 KB (~1008 tok) · 4.0 KB · 4.0 KB

字节预算是硬顶——50 条之后无论存多少条,注入段钉在上限(排序靠后的行带

截断标记让位);空库注入 0 字节:整段消失。

• 架构级压缩免疫:索引挂在动态系统提示词段上、每步组装重新求值——

上下文压缩(compaction)只压会话历史,压不到系统提示词段,记忆无需任何

"重注入补丁"天然穿越每次压缩。把记忆存成会话日志消息的方案在第一次

压缩就会丢。

• 端到端净贡献实测(L2,管道之上的那一层):固化 → 注入 → 问答全链路,

项目特定探针题带记忆 95.8% vs 无记忆 16.7%——净贡献 +79.2 个百分点

(standard 集 30 题,盲判)。同时如实公布一个非目标场景数据点:LongMemEval-S

(122k token 闲聊海捞针,30 题分层子集,官方判分协议)总分 23.3%——

量化了编码场景设计与闲捞针任务的距离,而不是挑基准。[结果](evals/results/) ·

[方法学](evals/README.md)

• 淘汰零误杀:四类混合场景——只有"超龄零引用"被隐藏,文件零丢失,

读一次即复活。

• 已知局限(有意钉板):预算截断目前按索引行序(位置式)而非相关性排序——

半量预算压力下探针保留率随规模降至 ~38%→10%。置顶可解关键项:同预算下

pinned 探针保留 ≥80%(0.3.0);完整相关性排序仍在路线图。

评测层已抓到过真实 bug:字节预算曾遗漏指导文本、整段超支 ~800 字节

(已修复并带回归)。

已实测平台矩阵(手动验证,非纸面声明):

· CLI · 桌面端 · Web profile

dsh 版本 · 0.1.5-rc.2 · 0.2.0-rc.2 · 0.2.1-rc.2

状态 · ✓ 工具/注入/固化 · ✓ 面板 + 导入 + 审计 · ✓ 面板 + 导入

188 项测试 + 四层评测(L0 确定性/L1 召回/L3 固化质量/L2 端到端 + LongMemEval 对齐)。运行时依赖仅 yaml。

安装

dsh plugin --profile demo add dsh-auto-memory   # npm 直装(预构建)
dsh --profile demo                               # 重启 profile 生效

源码安装:npm install && npm run build && dsh plugin --profile demo add /绝对路径。

要求 @deepseek-ai/dsh >= 0.1.5-rc.2(Node ^22.19 || >=24)。

兼容官方桌面端——已在 0.2.0-rc.2 实测。

配置

在 profile 的 cordis.patch.yml 覆盖(config 整表替换):

- id: auto-memory
  config:
    maxBytes: 4096          # 注入预算(索引+指导文本+协议壳)
    memoryDir: D:/memories  # 默认: $DSH_HOME/memory
    enableUserScope: true   # false: 用户层在所有路径禁用
    autoSummarize: false         # true: 根会话结束时后台 LLM 提取持久事实写入
    autoSummarizeMaxMemories: 5  # 单次固化上限
    autoSummarizeMaxTokens: 2048 # 固化输出 token 上限
    staleAfterDays: 0            # >0: 软隐藏超 N 天零引用记忆(文件保留)

工作原理(60 秒)

…(truncated)